Paddlenlp 修改example里的text_classification对自己的文本分类，基于ernie-tiny

一、项目背景

之前的短文本分类的项目是基于paddlepaddle1的，但我现在的机器的cuda版本为11.2，不能装paddle1了，我对paddlepaddle不是很了解，也不想重写代码（成本太高了），故想着改一改paddlenlp给的example，来达到文本分类的目的。

二、项目环境

	版本
ubuntu	5.4.0
cuda	11.2
paddlepaddle	2.0.2

三、思路

当我决定用examples里的代码时，我需要考虑的东西就少了很多，我的问题主要有以下四个：

1. 如何输入训练数据
2. 如何保存模型
3. 如何将预测数据输入到保存的模型中
4. 如何保存预测结果

3.1 输入训练数据

首先在examples/text_classification/pretrained_models目录下看到了train.py和predict.py两个文件，这两个文件应该就是训练和预测的代码了，官方的readme里说是以chnsenticorp 为示例数据集：

于是在predict.py中，我找到了这一行：

之后的模型输入都是用train_ds和dev_ds，因此猜测这里是数据入口，并且数据的输入以数据集的名称chnsenticorp 相关联。

在paddlenlp/datasets文件夹下，我找到了chnsenticorp.py，以及其它的数据集。通过对这些代码的研究，发现只要按固定格式写，就能用paddle的内置函数读取数据集。
首先是一个以数据集名称命名的class，并将数据的路径以及MD5信息作为变量：

然后是get_data 函数，这个函数返回的是数据集的路径，mode代表模式，共有train, test和dev三个模式，这意味着我们的数据需要以train.tsv, test.tsv和dev.tsv存放在同一个文件夹下。

read函数，读取tsv文件并将文本和标签分隔开：

get_labels函数，返回数据集的所有标签：

于是我们照葫芦画瓢，创建了一个aspext数据集，并按照上述方法定义了相关变量和函数：

# 我将三个tsv文件存在了/home/ubuntu/Xigongli/train_data文件夹下，因此将DATA_HOME定义为这个文件夹
DATA_HOME = '/home/ubuntu/Xigongli/train_data'
__all__ = ['AspExt']

# 我们不需要从网上下载数据，因此也不需要数据的md5值，因此简单的把SPLIT列表定义为{模式：路径}的键值对。
class AspExt(DatasetBuilder):
    SPLITS = {
        'train': 
            os.path.join('train.tsv'),
        'dev':
            os.path.join('dev.tsv'),
        'test': 
            os.path.join('test.tsv'),
    }

# 不需要下载，直接返回路径名
    def _get_data(self, mode, **kwargs):
        default_root = os.path.join(DATA_HOME)
        filename = self.SPLITS[mode]
        fullname = os.path.join(default_root, filename)
        #if not os.path.exists(fullname) or (data_hash and
        #                                    not md5file(fullname) == data_hash):
        #     get_path_from_url(self.URL, default_root, self.MD5)

        return fullname

# 源代码对应的tsv中，第0列和第1列分别为label和text，我这里是反的，因此text, label = data
    def _read(self, filename, split):
        """Reads data."""
        with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
            head = None
            for line in f:
                data = line.strip().split("\t")
                if not head:
                    head = data
                else:
                    if split == 'train':
                        text, label = data
                        yield {"text": text, "label": label, "qid": ''}
                    elif split == 'dev':
                        text, label = data
                        yield {"text": text, "label": label, "qid": ''}
                    elif split == 'test':
                        text, label = data
                        yield {"text": text, "label": '', "qid": ''}

# 我的目标不是情感分析，文本共有20+个分类，我将它们存在aspect.tsv中。
    def get_labels(self):
        """
        Return labels of the ChnSentiCorp object.
        """
        return list(pd.read_csv('/home/ubuntu/Xigongli/train_data/aspect.tsv',header = None)[1].astype('str'))

写好aspext.py后，我将train.py里获取的数据集名称改为aspext：

之后以为可以正常预测了，但运行predict.py时，报了如下错误：

找到对应报错的目录，ls以下，发现还需要把刚写好的aspext.py传到python中paddlenlp所在的位置，把它cp过去就ok了。
predict.py运行结果：

三级目录